Array numpy concatenate

Il termine "unire" si riferisce al processo di combinazione degli elementi di due o forse più array in un singolo array. La concatenazione viene anche definita unione. In SQL, le tabelle sono unite da una chiave, ma in Numpy, gli array sono uniti da un asse. La funzione Concatenate () di Python Numpy è appositamente utilizzata a questo scopo. Il metodo si unisce a due o più array di forma simile su un determinato asse. Gli argomenti per il metodo sono la coppia di array e l'asse. L'asse viene inviato al metodo Concatenate () insieme a una serie di array che desideriamo connetterci. Se l'asse non è espressamente specificato, i predefiniti sono impostati su 0. Vediamo come funziona la funzione a concatenata in Python per unirsi a due array all'interno di Spyder 3 di Windows 10. Diamo un'occhiata ad alcuni esempi.

Esempio 01:

Diamo un'occhiata al nostro primo esempio di concatenare due array numpy all'interno di Python usando lo strumento Spyder 3. Per utilizzare gli array numpy, dobbiamo importare il pacchetto numpy come oggetto "n" utilizzando la parola chiave "import". Dopo questo, la funzione Numpy "Array ()" è stata utilizzata per definire due array di tipo intero e salvarli nelle variabili A1 e A2 separatamente. L'oggetto numpy "N" è stato utilizzato finora per questo scopo. Abbiamo utilizzato qui la funzione Concatenate () di Numpy per unire sia gli array Numpy A1 che A2 insieme, e un array appena formato è stato salvato nella variabile "A". Gli array sono stati usati come un singolo argomento tra parentesi semplici. Entrambi gli array numpy A1 e A2 sono stati visualizzati sulla console Spyder 3 mentre utilizzano la funzione di stampa di Python. Outputiamo il nuovo array concatenato A nella schermata Spyder 3 nell'ultimo metodo di stampa.

importa numpy come n
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.concatenata ((A1, A2))
Stampa ("Array 1:", A1)
Stampa ("Array 2:", A2)
Stampa ("Array concatenato:", a)

Salviamo ed eseguiamo questo codice per vedere i risultati. Quindi, l'output mostra entrambi gli array separatamente nella schermata di uscita e quindi l'array concatenato come dimostrato. All'interno di questo codice di esempio, poiché non abbiamo definito l'argomento dell'asse, quindi sta prendendo un asse come zero. Per questo motivo, l'array è stato definito in una singola riga senza ulteriore asse.

Esempio 02:

Diamo un'occhiata a un passo avanti mentre usi la funzione concatenata di Numpy. Quindi, il pacchetto numpy è stato importato per primo. Questa volta, abbiamo inizializzato due array numpy, ciascuno con due elementi come elenchi separati da una virgola. La concatenazione è stata eseguita utilizzando entrambi gli array nella funzione concatenata. Non abbiamo anche usato l'argomento dell'asse impostato su nessuno qui. Questo farà un array a linea singola. L'array appena fatto è stato salvato in variabile a. I singoli array originali sono stati visualizzati sulla console Python tramite la funzione di stampa. Successivamente, l'array concatenato A è stato stampato con il metodo di stampa.

importa numpy come n
A1 = n.array ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.concatenata ((a1, a2), axis = nessuno)
print ("array 1: \ n", a1)
stampa ("array 2: \ n", a2)
Stampa ("Array concatenato: \ n", a)

Dopo aver eseguito questo codice, abbiamo prima ottenuto i singoli array e poi l'array a riga singola concatenata sotto forma di un elenco.

Aggiorniamo un po 'il codice. Quindi, abbiamo cambiato il valore dell'asse della funzione Concatenata () nel codice. Mentre il resto del codice è stato lo stesso e invariato. Abbiamo sostituito il valore dell'asse da nessuno a 0. Farà sicuramente la stringa concatenata con 0 assi, i.e. Tutti i valori verranno visualizzati come lo sono senza alcun cambiamento e separatamente.

importa numpy come n
A1 = n.array ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.concatenata ((A1, A2), axis = 0)
print ("array 1: \ n", a1)
stampa ("array 2: \ n", a2)
Stampa ("Array concatenato: \ n", a)

Dopo aver eseguito il codice aggiornato, abbiamo ottenuto il risultato di seguito. Gli elementi dell'array sono stati definiti separatamente nell'array concaterato senza fusione ma visualizzati come un singolo array qui.

Aggiorniamo il codice modificando il valore dell'asse su 1 nella funzione Concatenate ().

importa numpy come n
A1 = n.array ([[1, 2], [3, 4]])
A2 = n.Array ([[5, 6], [7, 8]])
A = n.concatenata ((A1, A2), asse = 1)
print ("array 1: \ n", a1)
stampa ("array 2: \ n", a2)
Stampa ("Array concatenato: \ n", a)

Dopo aver eseguito il suo codice, abbiamo ottenuto entrambi gli array separatamente e l'array concatenato come asse x e y nella stessa linea.

Esempio 04:

La stessa funzionalità può essere eseguita dalla funzione dello stack di Python nel codice. Quindi abbiamo usato il nostro ultimo esempio per vedere se funziona lo stesso della funzione Concatenate (). Quindi, il semplice cambiamento è la sostituzione del metodo "Concatenate ()" con la funzione "Stack" qui. Salviamo il nostro codice per renderlo eseguito con il pulsante di corsa di Spyder.

importa numpy come n
A1 = n.Array ([1, 3, 5, 7, 9])
A2 = n.Array ([2, 4, 6, 8, 10])
A = n.Stack ((A1, A2))
Stampa ("Array 1:", A1)
Stampa ("Array 2:", A2)
Stampa ("Array concatenato: \ n", a)

Dopo l'esecuzione del codice della funzione stack () in Python, abbiamo ottenuto l'array concatenato in un asse pari a 1.

Conclusione:

Abbiamo fatto tutte le dimostrazioni ed esempi di utilizzo della funzione Concatenata () di Python usando la libreria Numpy. L'abbiamo usato per concaterare gli array numpy. Abbiamo anche discusso usando l'argomento dell'asse mentre è impostato su nessuno, 0 e 1. Inoltre, abbiamo aggiunto l'esempio bonus per vedere il funzionamento della funzione dello stack come alternativa al metodo Concatenate (). Speriamo in alto per questo articolo in quanto contiene un modo semplice ed elegante per spiegare brevemente tutto.